Attitudes Toward Artificial Intelligence Among Physiotherapy and Rehabilitation Students: A Cross-Sectional Study
Acıbadem Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, cilt.17, sa.April, May, June 2026, 2026 (TRDizin)
- Yayın Türü: Makale / Tam Makale
- Cilt numarası: 17 Sayı: April, May, June 2026
- Basım Tarihi: 2026
- Doi Numarası: 10.31067/acusaglik.1846765
- Dergi Adı: Acıbadem Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi
- Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
- İnönü Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, Fizyoterapi ve Rehabilitasyon öğrencilerinin Yapay Zeka (YZ) konusundaki tutumlarını araştırmak ve sosyodemografik değişikliklere göre YZ’ye yönelik tutumları karşılaştırmaktı. Yöntem: Bu çalışmaya 212 öğrenci katıldı. Katılımcıların demografik verileri sosyodemografik veri formu kullanılarak kaydedildi. Öğrencilerin yapay zekaya yönelik tutumları, Yapay Zekaya Yönelik Genel Tutum Ölçeği (YZYGTÖ) ile araştırıldı. Bulgular: Olumlu tutum puanları, günlük internet kullanım süresine göre önemli ölçüde farklılık gösterdi (Kruskal– Wallis H = 17,934, p = 0,001) ve günde dört saatten fazla internet kullanan öğrenciler arasında daha yüksek puanlar gözlemlendi (47,04 ± 7,83). Olumsuz tutum puanları, konaklama türüne (ANOVA F = 2,26, p = 0,003) ve burs gelirinin kaynağına (Kruskal–Wallis H = 2,772, p = 0,028) göre önemli ölçüde farklılık gösterdi. Yaş, cinsiyet, sınıf seviyesi, mezun olunan lise türü, algılanan gelir durumu ve ebeveynlerin eğitim seviyesi açısından önemli bir fark bulunmamıştır (p > 0,05). Sonuç: Öğrenciler yapay zekaya karşı olumlu tutum sergiledi. Ayrıca, öğrencilerin yapay zekaya karşı tutumları sosyodemografik değişkenlerden etkilenmezken, internet ve yapay zekanın daha fazla kullanılması daha olumlu tutumlara katkıda bulundu.
Purpose: The aim of this study was to investigate the attitudes of Physiotherapy and Rehabilitation students towards Artificial Intelligence (AI) and to compare the attitudes towards AI according to sociodemographic variable. Methods: 212 students participated in this study. Participants’demographic data were recorded using a sociodemographic data form. Students’ attitudes toward AI were surveyed with the General Attitudes toward Artificial Intelligence Scale (GAAIS). This study was designed as a cross-sectional study. Results: Positive attitude scores differed significantly according to daily internet use duration (Kruskal–Wallis H = 17.934, p = 0.001), with higher scores observed among students using the internet more than four hours per day (47.04 ± 7.83). Negative attitude scores differed significantly by accommodation type (ANOVA F = 2.26, p = 0.003) and source of scholarship income (Kruskal–Wallis H = 2.772, p = 0.028). No significant differences were found according to age, gender, class level, type of high school graduated, perceived income status, and parental education level (p > 0.05). Conclusion: Students had positive attitudes toward AI. Moreover, while students’ attitudes were not affected by sociodemographic variables. However, greater use of the internet and AI was associated with more positive attitudes.